• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2450-2460
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• 2015

최근 IoT(Internet of Things)에 대한 관심이 증가함에 따라, IoT의 특징을 고려한 새로운 프로토콜에 대한 연구 및 표준화가 진행되고 있다. 그 중 RPL(IPv6 for Low-Power Lossy Network)는 IoT를 위해 표준화된 라우팅 프로토콜이다. RPL은 싱크 노드로부터 네트워크 전체로 플러딩 되는 DIO(DODAG Information Object) 메시지를 사용하여 라우팅 경로를 생성 및 관리한다. 그러나, 대규모 네트워크에서는 네트워크 전체에 DIO 메시지를 전파하는 데 많은 시간이 소모될 뿐만 아니라 싱크 노드 주변에서 데이터 패킷의 병목 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 라우팅 오버헤드 및 병목 현상을 감소시킬 수 있는 멀티 싱크 기반 접근법이 널리 활용된다. 이 논문에서는 멀티 싱크 기반 IoT 네트워크에 RPL 프로토콜을 적용 시 발생할 수 있는 '불필요한 경로 업데이트 문제'를 정의하고, 선택적인 경로 업데이트를 위한 2가지 기법인 Routing Metric based Path Update Decision 기법과 Immediate Successor based Path Update Decision 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.497-509
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• 2008

현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.762-773
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• 2014

시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1233-1244
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• 2016

저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.709-711
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• 2005

컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.109-117
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• 2014

내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.34-41
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• 2011

현재 무선 인터넷 접속 서비스는 3G 이동 통신 네트워크, mobile WiMAX, WiFi 등을 통해 언제 어디서든 이루어지고 있다. 다양한 무선 네트워크가 혼재해 있는 환경에서 사용자는 상황에 따라 네트워크를 선택할 수 있어야 하며 또한 동종 또는 이기종 네트워크간 이동성 지원도 필요로 하고 있다. 이러한 이유로, 서비스 지역이 가장 넓은 3G 네트워크를 주축으로 3G-mobile WiMAX(IEEE 802.16e)와 3G-WiFi(IEEE 802.11)에 대한 연동 방안들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 최근 넷북, 전자책, 스마트폰 등의 등장과 함께 무선 인터넷 사용이 늘면서 mobile WiMAX와 WiFi 서비스 지역이 급속히 증가하고 있으며 특히 인터넷 전화 서비스와 같은 실시간 애플리케이션 사용이 가능해 짐에 따라 전통적인 음성 서비스를 하는 3G 이동 통신 네트워크의 비중은 점차 줄고 무선 인터넷 접속네트워크인 mobile WiMAX나 WiFi는 그 비중이 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 mobile WiMAX와 WiFi간 이동성 지원과 핸드오버 지연을 최소화 하는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 기반의 핸드오버 방안을 제안한다. 제안한 방안에서 이동 노드(MN)는 WiFi와 mobile WiMAX 두 개의 인터페이스를 갖는 이중 스택 구조이며 WiFi가 이동성 지원을 하지 않으므로 기존 동종 네트워크간 핸드오버시 게이트웨이간 핸드오버 시그널링을 처리하는 기능을 이동 노드에 두도록 제안하고 있다. 동종 네트워크간 핸드오버와 비교해 제안된 핸드오버 방안은 해석적 평가를 통해 핸드오버 지연 및 전송 지연과 시그널링 오버헤드가 감소함을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.33-42
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• 2013

오늘날 P2P는 초기의 단순한 파일 공유에 사용되었던 제한성을 벗어나, 현재는 새로운 서비스를 제공하기 위해 네트워크 인프라를 추가적으로 구축하는 비용과 서버의 부담을 분산시키고 다른 연계 기술들과의 효율성을 극대화하는데 필수적인 기술이 되었다. 특히나 P2P를 이용한 미디어 스트리밍 서비스는 이용자에게 매우 매력적인 서비스로, 고사양의 모바일 단말과 모바일 네트워크 기술의 발달에 힘입어 점차 모바일 환경에서 유선망의 서비스 품질을 요구하고 있다. 하지만 P2P가 갖고 있는 고질적인 'Peer Selfishness'와 QoE사이의 접점을 찾기 위해서는 여전히 '공정성'을 고려해야 될 것이며 P2P 시스템은 반드시 이를 고려한 인센티브 메커니즘을 통해 자원 이용률을 최대화하고 이용자의 지속적인 기여를 통해 시스템의 전체적인 성능을 향상시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 공정성을 고려한 인센티브 메커니즘으로써 포인트 기반의 자원 할당 메커니즘을 제안하며 추가적으로 모바일 단말의 가용 에너지를 고려한 피어 선택 메커니즘을 설명한다. 이를 통해, 모바일 P2P 스트리밍 시스템에 제안하는 기법들이 적용됨으로써, 인센티브를 가진 경쟁 노드들이 자원할당을 위해 경쟁 시에 소스노드의 자원을 기여도와 에너지에 따른 자원분배를 이룸으로 시스템의 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권4호
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• pp.361-371
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• 2012

혼합이산비선형계획법(mixed-discrete nonlinear programming) 문제의 최적화를 위한 대표적인 기법 중에 하나인 분지한계법(branch-and-bound method)은 다른 기법에 비해 강건하지만 분지한계법 내부의 각 노드마다 연속최적화를 수행해야 하기 때문에 많은 함수 계산이 요구되는 것으로 알려져 있다. 이러한 분지한계법의 단점을 극복하기 위하여 크게 두 가지 연구를 수행하였다. 먼저, 분지한계법의 각 노드마다 동일한 수렴허용오차를 설정해주던 기존의 방법을 대체할 수 있는 비균일 수렴허용오차 방법을 제안하였다. 또한 분지한계법에 적용할 수 있는 5 가지 분지순서 방법 중에서 분지한계법의 성능을 가장 극대화할 수 있는 분지순서 방법을 제시하였다. 수렴허용오차 방법과 분지순서 방법들을 각각 선택하여 분지한계법에 적용한 후 7 개의 수학예제와 4 개의 공학예제에 대하여 테스트를 수행한 결과, 제안된 비균일 수렴허용오차 방법과 5 가지 분지순서 방법 중 최소간 격차이법을 분지한계법에 함께 적용할 경우 분지한계법의 성능이 가장 극대화 됨을 확인할 수 있었다.